一种基于神经网络的安全防护预警方法

本发明涉及安全预警技术领域，具体为一种基于神经网络的安全防护预警方法，包括以下步骤：采集出水水质的pH值、溶解氧浓度、浊度、温度和流量，进行数据清洗和异常值剔除，进行时间序列排序，生成水质时间序列数据。本发明通过应用神经网络模型对水质参数如pH值、溶解氧浓度、浊度、温度和流量进行预测，并将预测误差与短期趋势值结合，实现了对水质风险的动态评估。同时通过动态调整参数权重，以匹配每个参数的实时重要性，进而提高预测的准确性。长周期趋势和波动范围的分析使得预警系统能够在风险达到阈值之前进行有效预警，允许采取及时的应对措施，从而增强了水质管理的前瞻性和主动性。